作者丨Pen Magnet
編譯丨諾亞
新年第一個月，矽谷爆發了新一輪裁員潮。在這波浪潮中，有消息稱谷歌計劃裁員千人，另有Meta、Unity、Discord等多家公司也陸續放出了裁員的消息。就當前的就業環境來說，技術人員似乎面臨著極其嚴峻的考驗。
過去的一年間，生成式AI發展迅猛。AI在代碼能力上的飛躍讓人在心生期待的同時也不免懷有憂慮。AI帶來的生產力變革必然會降低科技公司對於初級程式設計師的需求，再加之經濟周期下行的大背景，招聘市場的飽和也並不令人意外。那麼，在充滿著變數的又一次技術浪潮下，如何應對，如何求存，成為了這一代程式設計師必須直面的命題。本文作者站在一線的視角，給出了如下參考。
在寫這篇文章的時候，焦慮、熱情、恐懼等諸多情緒縈繞著我。作為一名程式設計師，我總是被這些情緒裹挾。但在相當長的時間內，它們從未如此混亂交織。
我的工作給了我一定的安全感，我的公司保持著一種可持續的商業發展模式。儘管如此，我的情緒波動是真實存在的。尤其是在經歷了動盪的2023年後，我不得不審視生成式人工智慧的發展將會給工作和生活帶來的變化。
作為程式設計師，我們需要用一種非理論的、聚焦現實的心態來應對這一挑戰。如果要定義這種心態，我想到的是下面這三條準則。
1、準備好學習
在軟體領域，曾經有一段時間，學習是令人興奮的。這意味著要修補人類可讀的語言（Java、C++ 和 .Net），同時要有足夠的速度趕上硬體，解決有趣的問題並告知全世界。
然後，在2010年之後的十年里，在見證了Javascript、Python的崛起以及移動設備的普及後，編程與技術逐漸脫鉤，開始向業務緊密靠攏。敏捷文化不是這一轉變的原因，但肯定促成了這一轉變的實現。
純粹的技術主義者開始被貼上過時/僵化的標籤。年齡歧視逐步占據上風。程式語言之爭日趨泛濫，還時常促成某些百萬星級的不成熟的框架的誕生。
在那段時間裡，學習的意義被弱化，淪為一種必須在短時間內收穫速成的必需品。而到了當下這個時代，學習成為一種必須履行的義務。
「準備好學習」雖然是老生常談，但沒有它，任何關乎決心的願望清單都會顯得空洞。因為「學習新東西」在不同的階段有不同的意義。
在有生之年，每當一個程式設計師提到學習時，都會有不同的意義：
- 當嘗試學習一門新語言時，學習意味著熟悉新的語義並將它們與已知的舊語義相關聯。如果這是程式設計師的第一語言，那麼相關性將與現實世界相關。如果這是他的 N+1 種語言，則相關性將與他的第（1...N）的語言有關。
- 當學習一個新的架構時，如果沒有合適的文檔，之前的所有學習都會失效。這是因為大腦依賴於心智模型，而新的架構會強制創建新的模型。僅由 API 組成的後端現在還包含一個處理加密的安全層，反之亦然。
- 當程式設計師適應新工作時，學習意味著熟悉具有不同智力、出身、角色和權力結構的人。對於書呆子來說，這可能比普通人駕馭新環境要困難得多。沒有腳本可以成功做到這一點。你必須邊做邊學，每一個錯誤不僅會帶來新的學習內容，還會帶來意想不到的職業成果。
這些都不難。但僅僅需要做好納新、除弊和適應的準備就可以區分出珍珠和魚目。
在任何時候，如果你的周圍人（同事和上司）覺得你還沒有準備好適應新事物，你就有可能失去你的職位或者聲譽。
在當今的編程環境中，根本沒有餘裕鬆懈，即使是為了重用你之前學習的內容。
如果你想創建一個可重用的組件來使當前的功能集變得很酷，那麼當然可以。但不能保證它會在6個月內變得毫無用處——你將被迫為不理解你痛苦的產品組織創建一個新的工具。
2、準備好被替換
生成式人工智慧的時代即將到來。雖然還沒有出現大規模的解聘現象。但它對底線的影響是相當明顯的。在像 Upwork 這樣的平台上，你就可以看到撰稿人和設計師的崗位和收入在大幅下降。
我有一個非常理性的老闆，他覺得GenAI不會很快取代程式設計師。他對GitHub Copilot的立場如下：
我們的代碼太糟糕了，人工智慧甚至無法理解掌握它。這就是我們應對機器崛起的機制。
ChatGPT 發布後，我與他進行了一次有趣的對話，彼時他認為我們不會被GPT取代。
在接下來的3個月內，公司高管們參觀了我們的辦公室。他們說我們的CEO正在與 OpenAI 領導層保持聯繫。他們正在就通過Azure來大規模利用GenAI進行談判。此外沒有透露其他細節，但最有可能的落地領域是客戶服務聊天機器人。
我們感覺更安全了。
然而，會議結束後不久，謠言四起。一些團隊的開發人員可以訪問 GitHub Copilot，在那裡他們可以評估 GenAI 如何讓他們的工作生活變得更好。
在芬蘭，這並不令人難以置信。畢竟，在這裡，工作與生活的平衡勝過一切。如果開發人員能夠在1個月內推出一項功能，而不是慣例的3個月，並且能夠在下午3點下班，而不是往常的5點，誰會不高興呢？
可一旦交付上市帶來的利潤顯而易見，老闆們還能視若無睹嗎？如果是，那麼同樣的問題可以再問問投資者們。
不可否認，GenAI 有時會因為幻覺問題顯得很蠢。但開發者同樣如此。管理者能夠區分這兩種愚蠢行為嗎？我們能否相信他們能夠量化這兩種愚蠢行為，進行比較，並選擇從長遠來看危害更小的一種？
如果你無法被取代，你將被迫與你的新助手——AI一起工作。不管你喜歡與否，你都不能解僱它，儘管它是個新手。你必須馴服它，並「對抗」它的抵抗。基本的經濟假設是，它對公司的成本遠低於你——一個以各種可能的方式獲得產品所有權但擁有少量股票的人。
在衝突時期，你收到的只有來自HR的苦樂參半的判斷：「也許，你面臨著適應環境的挑戰——找到最適合你的新事物，不是嗎？」雪上加霜的是，他們還會繼續：「我們非常渴望幫助您找到新的冒險。我們為您註冊了這個新的基於AI的工作配對網站，前3個月免費！」
3、沿著價值鏈移動
我的一位同事厭倦了無休止的辦公時間、不斷變化的項目和難以學習的情況。此外，無薪加班，以致於沒有時間陪伴家人，更讓他感到惱火。
有一天，他辭職了。
幾個月後，他創建了一家公司，為我們公司提供禮賓服務，主要是為員工提供代理協助服務，比如預訂航班、預約醫生、申請液化氣瓶更換、新開銀行帳戶、重新簽發護照申請等等。「只需簽署我們為您提供的表格，我們將代表您提交。」
在無紙化還不是流行詞、繁雜瑣事需要面對面進行的時代，這類服務無疑是一個福音。
由於這項服務屬於員工福利，所以我們公司代表我們支付了費用。為什麼？因為它節省了員工作為請假理由的無數時間(經理無法拒絕)。
還有一個故事。我有個朋友在銀行工作，不過長久以來他已經厭倦了累人的營銷工作。我一直勸他辭職，去探索一個有影響力的營銷職業。他一直說那不是他的菜。
有一天，他給我帶來了一個想法。「我們的銀行需要大量客戶表格來進行KYC程序（註：一種核實客戶身份，管理銀行風險的程序）。大多數時候，銀行工作人員都忙於處理這些瑣事。我打算成立一家公司來處理這件事，並向我引進的每個客戶收取高額費用。」
我覺得這太棒了。因為這個項目不涉及營銷工作或用戶獲取。他只要建議他的銀行同事將新的銀行客戶轉向他。然而銀行將變得完全依賴他。
後來我知道，他因為資金不足，招不到足夠的人手，只好打消了這個念頭。但不可否認，這的確是一個很棒的點子。
我不知道管理層如何區分「向價值鏈上游移動」和「向價值鏈下游移動」——但上面兩個例子講述了適合不同用例的故事。許多技術創業者都以這樣或那樣的形式開始——是否與他們當前的僱主合作另當別論。
4、結論
希波克拉底曾說：非常時期就得採取非常措施。
程式設計師通過自動化「消滅」了很多工作：數據錄入員、電話推銷員、銀行出納員——這個名單是無窮無盡的。當我搜索「被程式設計師淘汰的工作」這個詞時，谷歌給了我一個被AI淘汰的工作列表。
與其他工作相比，程式設計師面臨的「被抹殺」的速度和程度都要高得多。人工智慧領域看起來有一線希望，但這種情況不會持續太久。它可能會成為其自身發展的犧牲品。當涉及到大模型的功能時，同樣是響應隨機的人類查詢，與自然語言生成相比，代碼生成要容易得多（而且 GPU 方面更便宜）。
一個人必須始終學習足夠深入，以使他/她當前的交付有用且有價值。與此同時，我們必須時刻為市場轉變做好準備。終生從事編程的日子已經結束了。
參考連結：https://medium.com/gitconnected/the-2024-programmer-needs-a-new-mindset-700c69ce253b